Промпт-инжиниринг. Язык будущего. Александр Александрович Костин

Разбивайте сложные задачи на отдельные шаги или пункты. Это поможет AI-системе лучше понять последовательность действий и требования к результату.

      3. Указывайте конкретные параметры: Если у задачи есть количественные или качественные характеристики, обязательно их указывайте. Например, «напиши статью объемом 1000—1200 слов» вместо «напиши длинную статью».

      4. Избегайте двусмысленностей: Если какое-то слово или фраза могут быть поняты по-разному, уточните их значение или замените на более однозначные варианты.

      5. Используйте примеры: Иногда лучший способ объяснить, что вы хотите – это привести пример желаемого результата или формата.

      Пример эффективного промпта с ясными и конкретными формулировками:

      «Создай план маркетинговой кампании для нового энергетического напитка. План должен включать:

      1. Целевую аудиторию (опиши демографические и психографические характеристики)

      2. Три ключевых сообщения продукта

      3. Список из пяти каналов продвижения с кратким обоснованием выбора каждого канала

      4. Примерный бюджет кампании в диапазоне от $50,000 до $100,000

      5. Временные рамки кампании (3—6 месяцев)

      Представь информацию в виде структурированного отчета с подзаголовками для каждого пункта.»

      Учет контекста и ограничений ИИ-системы

      Эффективный промпт-инжиниринг требует понимания контекста, в котором работает ИИ-система, а также ее возможностей и ограничений. Это позволяет формулировать запросы таким образом, чтобы максимально использовать сильные стороны системы и минимизировать влияние ее слабостей.

      Вот несколько ключевых аспектов, которые следует учитывать:

      1. Знания и обучение модели: Помните, что ИИ-система может работать только с той информацией, на которой она была обучена. Если вам нужны актуальные данные или специфические знания, которых может не быть у модели, укажите это в промпте или предоставьте необходимую информацию.

      2. Ограничения по времени и контексту: Большинство языковых моделей имеют ограничения на объем контекста, который они могут обрабатывать одновременно. Учитывайте это при составлении длинных промптов или при работе с большими объемами текста.

      3. Специфика задачи: Разные типы задач могут требовать разных подходов к формулировке промптов. Например, промпт для генерации креативной идеи будет отличаться от промпта для анализа данных.

      4. Этические и безопасностные ограничения: Многие ИИ-системы имеют встроенные механизмы для предотвращения генерации вредного или неэтичного контента. Учитывайте это при формулировке запросов на потенциально чувствительные темы.

      5. Возможности обработки различных типов данных: Не все ИИ-системы могут работать с изображениями, аудио или видео. Убедитесь, что ваш промпт соответствует возможностям конкретной системы.

      Пример промпта, учитывающего контекст